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数据挖掘数据挖掘原语语言和系统结构PPT学习教案.pptx
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数据挖掘数据挖掘原语语言和系统结构PPT学习教案.pptx
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1
数据挖掘数据挖
掘原语语言和系
统结构
为什么要数据挖掘原语和语言?
一个完全自动
(不需要人为干
预或指导)的
数据挖掘机器只
可能是“一
只疯了的怪兽
”。
会产生大量
模式(重新把
知识淹没)
会涵盖所有
数据,使得挖
掘效率低下
大部分有价
值的模式集可
能被忽略
挖掘出的模
式可能难以理
解,缺乏有
效性、新颖性和
实用性——令人
不感兴趣。
没有精确的指
令和规则,数据
挖掘系统就没
法使用。
用数据挖掘原
语和语言来指导
数据挖掘。
第
1
页
/
共
36
页
数据挖掘原语的组成部分
数据挖掘原语
应该包括以下部
分:
说明数据库
的部分或用户
感兴趣的数
据集
要挖掘的知
识类型
用于指导挖
掘的背景知识
模式评估、
兴趣度量
如何显示发
现的知识
数据挖掘原语
用于用户和数据
挖掘系统通信
,让用户能从不
同的角度和
深度审查和发
现结果,并指导
挖掘过程。
第
2
页
/
共
36
页
说明数据挖掘任务的原语
任务相关的数
据
数据库(仓
库)名、数据
立方体、选
择条件、相关属
性、分组条件
挖掘的知识类
型
特征化、区
分、关联、分
类
/
预测、聚类
背景知识
概念分层,
关联的确信度
模式兴趣度度
量
简单性、确
定性、实用性
、新颖性
发现模式的可
视化
规则、表、
图表、图、判
定树…
第
3
页
/
共
36
页
任务相关的数据
用户感兴趣的
只是数据库或数
据仓库的一个
子集。
相关的操作
:
DB
-选择、
投影、连接、聚
集等;
DW
-切片、切
块
初始数据关
系
数据子集选择过程产生的新的数据关系
可挖掘的视
图
用于数据挖掘相关任务的数据集
第
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